我们在数据处理时，经常需要用到对重复数据进行过滤处理。 对数据去重有两种处理方式，如下：1、对重复数据去重，并且会自动排序使用函数 set # 列表去重
list_a = [6, 6, 5, 1, 2, 2, 3, 4, 4, 4, 6, 7, 8, 8, 8, 10]
# 仅去重
list_aa = set(list_a)
print(list_aa) 结果如下：
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2023-07-14 14:32:13
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linux命令行提供了非常强大的文本处理功能，组合利用linux命令能实现好多强大的功能。本文这里举例说明如何利用Linux命令行进行文本按行去重并按重复次数排序。主要用到的命令有sort，uniq和cut。其中，sort主要功能是排序，uniq主要功能是实现相邻文本行的去重，cut可以从文本行中提取相应的文本列(简单地说，就是按列操作文本行)。用于演示的测试文
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2024-05-21 06:25:37
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# Python 文本去重实现指南
在数据处理中，去重是一个非常重要的环节，尤其是处理文本数据时。今天，我们将学习如何使用 Python 实现文本去重的功能。下面，我们将分步骤进行，确保你能清晰地理解每个步骤。
## 流程概述
首先，让我们梳理一下实现文本去重的流程。以下是一个简单的步骤表：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-09-24 08:28:39
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## Python中的文本去重方法
在数据处理和分析的过程中，文本去重是一项十分重要的任务。去重意味着从一组数据中删除重复的项，只保留唯一的项。这在处理用户输入、日志文件、或者任何其他形式的文本数据时尤为重要。Python提供了多种方式来实现文本去重，今天我们将详细探讨几种常用的方法，并将代码示例提供给大家。
### 为什么要进行文本去重
文本去重可以帮助我们提高数据的质量，去掉冗余信息，同
读写文件时应注意的问题包括：1.字符编码2.操作完成即时关闭文件描述符3.代码兼容性几种方法：python" id="highlighter_859097">结果：去重前：去重后(无序)：去重后(有序)：总结这段下程序涉及文件读写操作以及链表list的操作，文章开头提到的几个问题，由于并没有使用中文，所以不关心编码，但这里还是要提一提:上面这段代码如果在python2中运行会报错报错是因为程
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2024-04-17 21:21:37
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小撸了把Python，这个果然是世界上最好用的语言平日里一来无聊，二来手巧，果然下载了好多无(luan)比(qi)珍(ba)贵(zao)的资料，搞得我小小的硬盘（已经扩到6T了）捉襟见肘，有次无意间，发现有两个居然长得一毛一样，在房子这么小的情况下，我怎能忍两个一毛一样的东西不要脸皮的躺在我的硬盘里，果断搞掉一个，整理一下，本来想文件名一样的就保留一份，但问题出现了，居然有名字一样，内容却完全不一
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2024-05-28 17:31:43
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文章目录前言思路相关介绍一、列表去重二、元组去重三、字符串去重 前言python里面常用的数据结构有列表、集合、字典、字符串、元组 有的时候会遇到需要将相同的数据进行去重的操作，你可以使用内置函数set()函数来去重。 因为集合内部默认是不能出现相同的元素的，所以集合不需要进行去重。思路set()函数其实是将其他的数据类型转换为集合类型的一个函数。我们去重的中心思想就是集合之中不能出现相同的元素
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2023-06-02 15:13:25
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# 相似文本去重的Python实现
在现代的信息时代，数据的快速增长使得文本去重成为了一个重要的问题。尤其在处理海量文本数据时，如何有效识别和去除相似文本显得尤为重要。本文将介绍相似文本去重的基本流程，并给出Python的代码示例，帮助大家理解这一过程。
## 1. 相似文本去重的现状与意义
文本去重的主要目的是删除重复或相似的文本，从而提高数据的质量，减少存储空间和计算成本。在内容推荐、搜
原创
2024-09-21 05:07:15
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首先要明确序列值类型是否可哈希，因为可哈希的值很简单就可以用 in /not in 写个生成器去判断，如果是不可哈希的就要去转换为可哈希的再用 in/not in 去判断原地不可变类型（可哈希）：数字类型：int, float, decimal.Decimal, fractions.Fraction, complex字符串类型：str, bytestuplefrozenset布尔类型：True,
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2024-07-24 04:46:44
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（1）、数据去重简介1、数据去重：指在一个数字文件集合中，找出重复的数据并将其删除，只保留唯一的数据单元的过程。2、分类：url去重：直接筛选掉重复的url数据库去重：利用数据库的特性删除重复的数据3、图解4、为何需要进行url去重？运行爬虫时，我们不需要一个网站被下载多次，这会导致cpu浪费和增加引擎负担，所以我们需要在爬取的时候对url去重，另一方面：当我们大规模爬取数据时，当故障发生时，不需
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2023-08-11 13:58:10
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Python对多属性的重复数据去重实例python中的pandas模块中对重复数据去重步骤：1）利用DataFrame中的duplicated方法返回一个布尔型的Series,显示各行是否有重复行，没有重复行显示为FALSE，有重复行显示为TRUE；2）再利用DataFrame中的drop_duplicates方法用于返回一个移除了重复行的DataFrame。注释：如果duplicated方法和d
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2023-07-06 21:51:28
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1 SimHash算法去除长文本数据google算法1.1 SimHash算法传统Hash算法本质上是将原始内容均匀随机地映射为一个签名值。即便两个原始内容只相差一个字节，所产生的签名差别也很大。
SimHash算法主要思想是降维，将高维的特征向量转化为f位的指纹（fingerprint），通过算出两个指纹的海明距离（Hamming Distance）来确定两篇文章的相似度，海明距离越小，相似性越
原创
精选
2024-09-28 12:08:14
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二维数据的特点就是数据锁定，就是对一个数据分量操作，另外一个也要同时得到相应的操作，就是说这两个数据具有联动性。而对于我们非专业的，接触的几百万行数据，格式多为txt，而这种格式却无法保持联动性，而这也是我们处理此类问题需要解决的首要问题。在这里我提供的解决思路就是利用Python中的字典进行操作。字典的特点是：键唯一，但值随意。这里的唯一就是一个很好的去重方式，但是考虑到二维数据的联动性，这里需
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2024-04-23 15:02:53
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列表去重是写Python脚本时常遇问题，因为不管源数据来自哪里，当我们转换成列表的方式时，有可能预期的结果不是我们最终的结果，最常见的就是列表中元素有重复，这时候第一件事我们就要做去重处理，我们先来个最简单的方式，用python内置的数据类型set来实现。假设我们的列表数据是这样的：level_names = [
u'Second Level',
u'Second Level',
u'Second
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2023-07-28 13:42:03
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一、词频----TF• 假设：如果一个词很重要，应该会在文章中多次出现• 词频——TF（Term Frequency）：一个词在文章中出现的次数• 也不是绝对的！出现次数最多的是“的”“是”“在”，这类最常用的词，叫做停用词（stop words）• 停用词对结果毫无帮助，必须过滤掉的词• 过滤掉停用词后就一定能接近问题么？• 进一步调整假设：如果某个词比较少见，但是它在这篇文章中多次出现，那么它
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2024-04-24 07:06:21
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列表去重是Python中一种常见的处理方式，任何编程场景都可能会遇到需要列表去重的情况。列表去重的方式有很多，本文将一一讲解他们，并进行性能的对比。让我们先制造一些简单的数据，生成0到99的100万个随机数：fromrandom
importrandrangeDUPLICATES=[randrange(
100)
for_
inrange(
1000000)]接下来尝试这4种去重方式中最简单直观的
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2023-08-31 22:08:25
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python爬虫中的去重处理爬虫进阶课程笔记。1、去重应用场景以及基本原理1.1、 爬虫中什么业务需要使用去重防止发出重复的请求防止存储重复的数据1.2、去重实现的基本原理根据给定的判断依据和给定的去重容器，将原始数据逐一进行判断，判断去重容器中是否有该数据。如果没有那就把该数据对应的判断依据添加去重容器中，同时标记该数据是不重复数据；如果有就不添加，同时标记该数据是重复数据。判断依据（原始数据、
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2024-07-04 22:30:09
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前言列表去重是写Python脚本时常遇问题，因为不管源数据来自哪里，当我们转换成列表的方式时，有可能预期的结果不是我们最终的结果，最常见的就是列表中元素有重复，这时候第一件事我们就要做去重处理。我们先来个最简单的方式，用python内置的数据类型set来实现。假设我们的列表数据是这样的：level_names = [
u'Second Level',
u'Second Level',
u'Seco
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2023-09-26 15:36:14
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Python公共操作和推导式一、公共操作运算符公共方法容器类型转换一、运算符运算符描述支持的容器类型+合并字符串，列表，元组*复制字符串，列表，元组in元素是否存在字符串，列表，元组，字典not in元素是否不存在字符串，列表，元组，字典1.1 +#1. 字符串str1='aa'str2='bb'str3=str1+str2print(str3)#aabb# 2.列表list1=[1,2]list
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2023-11-18 19:52:22
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